<div dir="ltr">Dear Michael,<div><br></div><div>Yes, I was wondering the same thing too.</div><div>For ICA point of view, interpolating channels is meaningless. If one can simply reject channels instead of interpolating, that&#39;s the best for us. I&#39;ll ask Nima if no-interpolation is in the option.</div><div><br></div><div>My impression is that they care channel-level cleaning more than I do. For example, when you use clean_rawdata, which Christian Kothe developed, the suit spend long time to detect and reject bad channels.</div><div><br></div><div>I&#39;ll get back to you when I hear back from Nima.</div><div><br></div><div>Makoto</div><div><br></div><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote">On Sat, Jun 20, 2015 at 2:12 PM, Michael Spezio <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:mspezio@scrippscollege.edu" target="_blank">mspezio@scrippscollege.edu</a>&gt;</span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">




<div dir="ltr">
<div style="font-size:12pt;color:#000000;background-color:#ffffff;font-family:&#39;Times New Roman&#39;,Times,serif">
<p>Makoto, thank you for updating your pipeline page and pointing out the new PREP paper.<br>
</p>
<p><span style="font-size:12pt">It&#39;s great to have the very helpful updates from that paper of using double precision and using 1 Hz highpass filtering prior to using Cleanline.</span><br></p>
<p><span style="font-size:12pt">For anyone on the EEGLAB list who can help, I have a question.</span><br></p>
<p><span style="font-size:12pt">With regard to ICA downstream, however, I&#39;m wondering if the new PREP pipeline could be used to detect and eliminate bad channels, but without in the end using the interpolation results and the resulting average reference? It seems to me that if PREP-with-interpolation
 results in a dataset that is intended to be used for ICA and subsequent component source inference, the nonlinearities introduced by PREP&#39;s interpolation-and-</span><span style="font-size:12pt">rereferencing will lead to inexact outcomes.</span><br></p>
<p><span style="font-size:12pt">On the other hand, if PREP is a robust method of finding and eliminating bad channels, one could use it for that and then proceed only with the good electrodes, using their post-Cleanline signals (pre-PREP) for the downstream steps of calculating the average
 reference and ICA.</span><br></p>
<p><br>
</p>
<p>Does this sound right? Any insight that anyone could share on this? </p>
<p><br>
</p>
<p>Best,</p>
<p><br>
</p>
<p>Michael<br>
</p>
</div>
</div>

<br>_______________________________________________<br>
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" rel="noreferrer" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html</a><br>
To unsubscribe, send an empty email to <a href="mailto:eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu">eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu</a><br>
For digest mode, send an email with the subject &quot;set digest mime&quot; to <a href="mailto:eeglablist-request@sccn.ucsd.edu">eeglablist-request@sccn.ucsd.edu</a><br></blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr">Makoto Miyakoshi<br>Swartz Center for Computational Neuroscience<br>Institute for Neural Computation, University of California San Diego<br></div></div>
</div></div>